인공 지능을 활용하면 자동차 산업에서 설계 프로세스를 개선하고 정확도를 높이며 제품 개발 속도를 높일 수 있습니다. 하지만 어디서부터 시작해야 할까요?
본 영상에서는 Siemens Simcenter 솔루션에 내장된 인공 지능 기술과 머신 러닝을 살펴봅니다. Siemens의 디지털 소프트웨어 솔루션은 엔지니어가 차량 개발의 모든 단계에서 인공 지능의 잠재력을 활용하여 더 나은 차량을 더 빠르게 제작할 수 있도록 지원합니다.
오늘날 엔지니어링 부서는 더 짧은 설계 주기에 기계적 기능과 전자 및 제어 기능을 통합하고 새로운 재료 및 제조 방법을 활용하며 새로운 설계를 제공하는 혁신적인 제품을 개발해야 합니다. 인공 지능 기술을 통해 자동차 엔지니어는 더 유의미한 인사이트를 확보하고 더 폭넓게 파악하여 보다 나은 성과를 거둘 수 있습니다. Simcenter는 물리 기반의 시뮬레이션을 데이터 해석을 통해 확보한 인사이트와 결합하여 설계를 최적화하고 혁신 제품을 확신을 바탕으로 보다 신속하게 제공할 수 있도록 지원합니다.
인공 지능 기반 학습 제어로 제어 전략을 최적화하여 우수한 운영 성능을 구현할 수 있습니다. 시뮬레이션과 결합된 인공 지능은 제어의 복잡성을 효율적으로 관리하는 가상 센서를 생성할 수 있습니다. 인공 지능은 자율주행차 개발에 널리 활용되지만, 복잡한 교통 상황에서 운전할 때 인간과 유사한 행동을 표시하도록 머신 러닝 모델을 훈련하는 데 특히 유용한 것으로 입증되었습니다. 개발의 어느 단계에 있든 인공 지능 및 머신 러닝을 통해 엔지니어는 정확한 결과를 보장하면서 시뮬레이션 속도를 높이고 처리 시간을 단축하여 더 많은 대안을 더 빠르게 평가할 수 있습니다.
워크플로에 인공 지능을 포함하면 엔지니어가 엔지니어링 목표를 충족하는 관련 아키텍처에 집중할 수 있습니다. 재료 엔지니어링에서 인공 지능을 통해 제품 엔지니어링 목표에 맞게 설계 기반 재료를 조정하여 생성하면서 패러다임이 바뀌었습니다. 누락된 영역에 스마트 데이터를 추가함으로써 인공 지능을 통해 3D 프린팅 컴포넌트의 구조적 무결성과 피로 성능을 보장할 수 있습니다. 결과적으로 인공 지능은 보다 강력하고 견고한 제품을 제공하는 데 도움이 됩니다.
지금 영상에서 인공 지능 및 머신 러닝 솔루션을 통해 엔지니어링 개발 프로세스를 개선하여 더 나은 차량을 더 빠르게 제공하는 방법을 알아보십시오.